So what does it mean for a machine to be athletic? We will demonstrate the concept of machine athleticism and the research to achieve it with the help of these flying machines called quadrocopters, or quads, for short.
אז מה זה אומר שמכונה היא אתלטית? נציג כאן את התפיסה לגבי אתלטיות של מכונה ואת עבודת המחקר כדי להשיגה בעזרת המכונות המעופפות הללו הנקראות מסוקי-קואד, או בקיצור, קואד.
Quads have been around for a long time. They're so popular these days because they're mechanically simple. By controlling the speeds of these four propellers, these machines can roll, pitch, yaw, and accelerate along their common orientation. On board are also a battery, a computer, various sensors and wireless radios.
המסוקים נמצאים איתנו כבר זמן רב. הסיבה שהם כה פופולרים בימינו היא היותן פשוטים מבחינה מיכנית. באמצעות שליטה על מהירות הסיבוב ארבעת הרוטורים הללו, הכלים יכולים להתגלגל, להיטות ולעלרד, לשנות כיוון ולהאיץ בכיוון אחד משותף לכולם. הם נושאים עליהם סוללה, מחשב, חיישנים שונים ורדיו אלחוטי.
Quads are extremely agile, but this agility comes at a cost. They are inherently unstable, and they need some form of automatic feedback control in order to be able to fly.
המסוקים מאוד קלי תנועה, אבל קלות זו גובה מחיר. הם לא יציבים ביסודם והם זקוקים לאיזה שהוא משוב עם בקרה אוטומטית כדי להיות מסוגלים לטוס.
So, how did it just do that? Cameras on the ceiling and a laptop serve as an indoor global positioning system. It's used to locate objects in the space that have these reflective markers on them. This data is then sent to another laptop that is running estimation and control algorithms, which in turn sends commands to the quad, which is also running estimation and control algorithms. The bulk of our research is algorithms. It's the magic that brings these machines to life.
אז כיצד עושים זאת? מצלמות בתקרה ומחשב נייד משמשים כמערכת מיקום גלובלית במתחם סגור. היא משמשת לאיתור עצמים במרחב שנושאים עליהם סמנים מחזירים אלה. נתונים הללו משוגרים למחשב נייד אחר שמריץ אלגוריתמים של אומדן ובקרה, שבתורו שולח פקודות לכלי-הטיס, שאף הוא מריץ אלגוריתמי אומדן ובקרה. הנתח העיקרי של המחקר שלנו הוא אלגוריתמים. הם הקסם שמעורר לחיים את הכלים הללו.
So how does one design the algorithms that create a machine athlete? We use something broadly called model-based design. We first capture the physics with a mathematical model of how the machines behave. We then use a branch of mathematics called control theory to analyze these models and also to synthesize algorithms for controlling them. For example, that's how we can make the quad hover. We first captured the dynamics with a set of differential equations. We then manipulate these equations with the help of control theory to create algorithms that stabilize the quad.
אז כיצד בונים את האלגוריתמים שיוצרים את האתלט המכני? אנו משתמשים במה שנקרא בגדול תכנון מבוסס-מודלים. תחילה אנו מנתחים את הפיזיקה בעזרת מודל מתמטי של איך המכונה מתנהגת. לאחר-מכן אנו משתמשים בענף מתמטי שנקרא תאוריית בקרה כדי לנתח מודלים אלה וגם כדי למזג אלגוריתמים בשביל לשלוט בהם. לדוגמא, כך אנו גורמים לכלי לרחף. תחילה הכרנו את הכוחות והתנועות בעזרת מערכת משוואות דיפרנציאליות. לאחר-מכן שינינו משוואות אלו בעזרת תאוריית בקרה כדי ליצור אלגוריתמים אשר מייצבים את הכלי.
Let me demonstrate the strength of this approach. Suppose that we want this quad to not only hover but to also balance this pole. With a little bit of practice, it's pretty straightforward for a human being to do this, although we do have the advantage of having two feet on the ground and the use of our very versatile hands. It becomes a little bit more difficult when I only have one foot on the ground and when I don't use my hands. Notice how this pole has a reflective marker on top, which means that it can be located in the space.
אציג עכשיו את יתרונות הגישה הזו. נניח שאנו רוצים שהכלי הזה לא רק ירחף אלא גם יחזיק מוט זה בשיווי-משקל. עם קצת תרגול, זה די קל לאדם לבצע זאת, גם בגין היתרון של שתי רגלינו על הקרקע ובגין השימוש בידינו בעלות היכולות הרב-גוניות. זה הופך לקצת יותר קשה כאשר יש לי רק רגל אחת על הקרקע ואיני משתמש בידיי. שימו לב שלמוט זה מוצמד סמן למעלה, שזה אומר שניתן לאתר את מיקומו במרחב.
(Audience) Oh!
(קהל) אוה!
(Applause)
(מחיאות כפיים)
(Applause ends)
(מחיאות כפיים מסתיימות)
You can notice that this quad is making fine adjustments to keep the pole balanced. How did we design the algorithms to do this? We added the mathematical model of the pole to that of the quad. Once we have a model of the combined quad-pole system, we can use control theory to create algorithms for controlling it. Here, you see that it's stable, and even if I give it little nudges, it goes back -- to the nice, balanced position.
ניתן לראות שכלי זה עושה תיקונים קלים כדי לשמור על איזון המוט. כיצד בנינו את האלגוריתמים העושים זאת? הוספנו את המודל המתמטי של המוט לזה של המסוק. ברגע שיש את המודל המשולב של מערכת מסוק-מוט, ניתן להשתמש בתיאוריית בקרה כדי ליצור אלגוריתמים שישלטו בה. הנה, ניתן לראות שהוא יציב, ולמרות אני נותן לו מכות קלות, הוא חוזר למצב של שיווי-משקל.
We can also augment the model to include where we want the quad to be in space. Using this pointer, made out of reflective markers, I can point to where I want the quad to be in space a fixed distance away from me.
אנו גם יכולים להרחיב את המודל שיכלול את מיקומו הרצוי לנו של הכלי במרחב. בעזרת מצביע זה שעשוי מסמנים מחזירים, אפשר להצביע על המיקום הרצוי לנו של הכלי במרחב, במרחק הקבוע מראש ממני.
(Laughter)
(צחוק)
The key to these acrobatic maneuvers is algorithms, designed with the help of mathematical models and control theory.
המפתח לתמרונים האקרובטיים הללו הם אלגוריתמים, שנבנו בעזרת מודלים מתמטיים ותאוריית בקרה.
Let's tell the quad to come back here and let the pole drop, and I will next demonstrate the importance of understanding physical models and the workings of the physical world. Notice how the quad lost altitude when I put this glass of water on it. Unlike the balancing pole, I did not include the mathematical model of the glass in the system. In fact, the system doesn't even know that the glass is there. Like before, I could use the pointer to tell the quad where I want it to be in space.
כעת נאמר למסוק לחזור לכאן ונתן למוט ליפול. אתאר כעת את החשיבות שבהבנת המודלים הפיזיקליים ושל דרך-הפעולה של העולם הפיזי. שימו לב איך הכלי איבד גובה כשהנחתי עליו כוס מים. שלא כמו המוט המאוזן, לא הכללתי את המודל המתמטי של הכוס. במערכת למעשה, המערכת אפילו אינה יודעת שכוס המים נמצאת עליה. כמו מקודם, יכולתי להשתמש במצביע כדי לומר למסוק היכן אני רוצה שהוא ישהה במרחב.
(Applause)
(מחיאות כפיים)
(Applause ends)
(מחיאות כפיים מסתיימות)
Okay, you should be asking yourself, why doesn't the water fall out of the glass? Two facts. The first is that gravity acts on all objects in the same way. The second is that the propellers are all pointing in the same direction of the glass, pointing up. You put these two things together, the net result is that all side forces on the glass are small and are mainly dominated by aerodynamic effects, which at these speeds are negligible. And that's why you don't need to model the glass. It naturally doesn't spill, no matter what the quad does.
אתם צריכים לשאול את עצמכם, כיצד המים לא נשפכים מהכוס? שתי עובדות: הראשונה היא שכוח-המשיכה פועל על כל העצמים באותו אופן. השנייה הוא שהרוטורים כולם מצביעים באותו כיוון של הכוס, מכוונים מעלה. כאשר מחברים את שני הדברים, התוצאה הסופית היא שכל הכוחות המשניים על הכוס הם קטנים ומושפעים בעיקר מאפקטים אווירודינמיים, שבמהירויות אלו הם זניחים. וזו הסיבה מדוע אין צורך לבנות מודל לכוס. באופן טבעי המים לא נשפכים ולא משנה מה המסוק עושה.
(Audience) Oh!
(קהל) אוה!
(Applause)
(מחיאות כפיים)
(Applause ends)
(מחיאות כפיים מסתיימות)
The lesson here is that some high-performance tasks are easier than others, and that understanding the physics of the problem tells you which ones are easy and which ones are hard. In this instance, carrying a glass of water is easy. Balancing a pole is hard.
הלקח כאן הוא שחלק מהמשימות הדורשות ביצועים גבוהים הן קלות יותר מאחרות, ושההבנה הפיזיקלית של הבעיה אומרת לנו אלו בעיות הן קלות ואלו קשות. במקרה זה, לשאת כוס מים זה קל. לשמור על שיווי-משקל של מוט זה קשה.
We've all heard stories of athletes performing feats while physically injured. Can a machine also perform with extreme physical damage? Conventional wisdom says that you need at least four fixed motor propeller pairs in order to fly, because there are four degrees of freedom to control: roll, pitch, yaw and acceleration. Hexacopters and octocopters, with six and eight propellers, can provide redundancy, but quadrocopters are much more popular because they have the minimum number of fixed motor propeller pairs: four. Or do they?
כולנו שמענו סיפורים על ספורטאים שמגיעים להישגים גבוהים בעודם פצועים. האם גם מכונה מסוגלת לביצועים כאשר יש לה נזק חמור? הדעה המקובלת היא שצריך לפחות 4 זוגות של רוטורים כדי לטוס, מכיוון שיש 4 דרגות חופש שצריך לשלוט בהן: גלגול, עלרוד, סיבסוב ותאוצה. למסוקים בעלי 6 ו-8 רוטורים, יש יתירות, אבל מסוקי-רביעייה הרבה יותר נפוצים כי יש להם את המספר המינימלי של רוטורים: 4 האמנם?
(Audience) Oh!
(קהל) אןה!
(Laughter)
(צחוק)
If we analyze the mathematical model of this machine with only two working propellers, we discover that there's an unconventional way to fly it. We relinquish control of yaw, but roll, pitch and acceleration can still be controlled with algorithms that exploit this new configuration. Mathematical models tell us exactly when and why this is possible. In this instance, this knowledge allows us to design novel machine architectures or to design clever algorithms that gracefully handle damage, just like human athletes do, instead of building machines with redundancy.
כאשר מנתחים את המודל המתמטי של מכונה זו עם שני רוטורים פועלים בלבד, מגלים שיש דרך יוצאת-דופן להטיסה. מוותרים על השליטה בסיבסוב, אבל עדיין ניתן לשלוט בגלגול, עלרוד ותאוצה באמצעות אלגוריתמים המנצלים תצורה חדשה זו. מודלים מתמטיים אומרים לנו בדיוק מתי וכיצד זה אפשרי. במקרה זה, ידע כזה מאפשר לנו לתכנן כלי-טיס בעלי צורות חדשניות או לבנות אלגוריתמים חכמים המתמודדים ביעילות עם נזק, ממש כמו ספורטאים אנושיים, במקום לבנות כלי-טיס עם מערכות כפולות לגיבוי.
We can't help but hold our breath when we watch a diver somersaulting into the water, or when a vaulter is twisting in the air, the ground fast approaching. Will the diver be able to pull off a rip entry? Will the vaulter stick the landing? Suppose we want this quad here to perform a triple flip and finish off at the exact same spot that it started. This maneuver is going to happen so quickly that we can't use position feedback to correct the motion during execution. There simply isn't enough time. Instead, what the quad can do is perform the maneuver blindly, observe how it finishes the maneuver, and then use that information to modify its behavior so that the next flip is better. Similar to the diver and the vaulter, it is only through repeated practice that the maneuver can be learned and executed to the highest standard.
אין אנו יכולים שלא לעצור את נשימותינו כאשר אנו צופים בקופץ לבריכה עושה סלטות באויר, או כאשר קופץ במוט מסתחרר באויר, בהתקרבם במהירות לקרקע. האם הקופץ לבריכה יימנע מכניסה חזיתית למים? האם הקופץ במוט ינחת בשלום? נניח שברצוננו שהכלי הזה יבצע גילגול משולש ויסיים באותה נקודה שבה התחיל. תימרון זה יתבצע כה מהר שאין אפשרות להשתמש במשוב לגבי מיקום כדי לבצע תיקוני תנועה במהלך הטיסה. פשוט אין מספיק זמן. במקום זה, הכלי יכול לבצע את התימרון על עיוור, להבין כיצד התימרון מסתיים, ואז להשתמש במידע כדי לתקן את התנהגותו כך שהגילגול הבא ישתפר. בדומה לקופץ לבריכה או הקופץ במוט, רק באמצעות תירגולים חוזרים ניתן ללמוד את התימרון ולבצעו ברמה הגבוהה ביותר.
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)
Striking a moving ball is a necessary skill in many sports. How do we make a machine do what an athlete does seemingly without effort?
היכולת לחבוט בכדור שנע חיונית בענפי ספורט רבים. כיצד ניתן לגרום למכונה לעשות את מה שהספורטאים עושים לכאורה ללא מאמץ?
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)
(Applause ends)
(מחיאות כפיים מסתיימות)
This quad has a racket strapped onto its head with a sweet spot roughly the size of an apple, so not too large. The following calculations are made every 20 milliseconds, or 50 times per second. We first figure out where the ball is going. We then next calculate how the quad should hit the ball so that it flies to where it was thrown from. Third, a trajectory is planned that carries the quad from its current state to the impact point with the ball. Fourth, we only execute 20 milliseconds' worth of that strategy. Twenty milliseconds later, the whole process is repeated until the quad strikes the ball.
למסוק זה יש מחבט המוצמד לראשו, בעל משטח החזרה בערך בגודל תפוח, שזה לא גדול במיוחד. החישובים הבאים נערכים כל 20 מילישניות, או 50 פעם בשניה. תחילה אנו מחשבים לאן הכדור נע. לאחר-מכן מחשבים כיצד המסוק צריך לפגוע בכדור כך שיעוף בחזרה לאותו מקום שממנו יצא. שלישית, מחושב המסלול שמוביל את המסוק מהמיקום הנוכחי שלו לנקודת המפגש עם הכדור. רביעית, אנו מוציאים לפועל רק 20 מילישניות מתוך אותו חישוב. בעוד 20 מילישניות, חוזרים על כל התהליך עד שהמסוק מכה את הכדור בחזרה.
(Applause)
(מחיאות כפיים)
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own, they can do it collectively. These three quads are cooperatively carrying a sky net.
הכלים לא רק מבצעים תימרונים דינמיים באופן עצמאי, הם אף יכולים לעשות זאת בצוותא. שלושת המסוקים הללו נושאים בצוותא רשת.
(Applause)
(מחיאות כפיים)
(Applause ends)
(מחיאות כפיים מסתיימות)
They perform an extremely dynamic and collective maneuver to launch the ball back to me. Notice that, at full extension, these quads are vertical.
הם מבצעים בצוותא תימרון חד באופן קיצוני כדי לשגר את הכדור בחזרה אליי. שימו לב שבמתיחה המכסימלית, המסוקים במצב אנכי.
(Applause)
(מחיאות כפיים)
In fact, when fully extended, this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels at the end of their launch.
בעצם, במתיחה המכסימלית, זה בערך פי-5 יותר חזק ממה שחש קופץ באנג'י בסוף קפיצתו.
The algorithms to do this are very similar to what the single quad used to hit the ball back to me. Mathematical models are used to continuously re-plan a cooperative strategy 50 times per second.
האלגוריתמים שמבצעים זאת דומים מאוד לאלו ששימשו להכות בכדור בחזרה אליי. מודלים מתמטיים משמשים לתיכנון מחזורי ומתמשך של אסטרטגייה משותפת 50 פעם בשניה.
Everything we have seen so far has been about the machines and their capabilities. What happens when we couple this machine athleticism with that of a human being? What I have in front of me is a commercial gesture sensor mainly used in gaming. It can recognize what my various body parts are doing in real time. Similar to the pointer that I used earlier, we can use this as inputs to the system. We now have a natural way of interacting with the raw athleticism of these quads with my gestures.
כל מה שראינו עד עתה היה קשור במכונות וביכולותיהן. מה קורה כאשר מזווגים את היכולת הספורטיבית של מכונה זו עם זו של האדם? מה שמונח לפניי זה חיישן מסחרי של תנועות אנושיות אשר משמש בעיקר במשחקים. הוא מסוגל לזהות בזמן-אמת מה האיברים השונים של גופי עושים בזמן אמת. בדומה למצביע בו השתמשתי מקודם, ניתן להשתמש בזה כקלט של המערכת. כעת יש בידינו דרך טבעית לתקשר עם היכולת האתלטית הגולמית של המסוקים הללו לבין פעולות הגוף שלי.
(Applause)
(מחיאות כפיים)
Interaction doesn't have to be virtual. It can be physical. Take this quad, for example. It's trying to stay at a fixed point in space. If I try to move it out of the way, it fights me, and moves back to where it wants to be. We can change this behavior, however. We can use mathematical models to estimate the force that I'm applying to the quad. Once we know this force, we can also change the laws of physics, as far as the quad is concerned, of course. Here, the quad is behaving as if it were in a viscous fluid.
המגע אינו חייב להיות וירטואלי. הוא יכול להיות פיזי. ניקח לדוגמא מסוק זה. הוא מנסה להישאר בנקודה קבועה בחלל. אם אני מנסה להסיטו ממקומו, הוא מתנגד ונע בחזרה להיכן שהוא רוצה להיות. אבל ניתן לשנות התנהגות זו. אנו יכולים להשתמש במודלים מתמטיים כדי לאמוד את הכוח שאני מפעיל על המסוק. ברגע שיודעים את הכוח, ניתן גם לשנות את חוקי הפיזיקה, ככל שזה נוגע למסוק כמובן. כאן המסוק מתנהג כאילו הוא נמצא בנוזל צמיג.
We now have an intimate way of interacting with a machine. I will use this new capability to position this camera-carrying quad to the appropriate location for filming the remainder of this demonstration.
כעת יש לנו יכולת ליצירת מגע הדוק עם המכונה. אשתמש ביכולת חדשה זו כדי למקם את המסוק הזה שנושא מצלמה במיקום מתאים כדי לצלם את מה שנותר מהתצוגה.
So we can physically interact with these quads and we can change the laws of physics. Let's have a little bit of fun with this. For what you will see next, these quads will initially behave as if they were on Pluto. As time goes on, gravity will be increased until we're all back on planet Earth, but I assure you we won't get there. Okay, here goes.
אנו מסוגלים לבוא במגע פיזי עם המסוקים ואנו מסוגלים לשנות את חוקי הפיזיקה. הבה נהנה מזה קצת. מה שתראו עכשיו, מסוקים הללו יתנהגו תחילה כאילו הם נמצאים על פלוטו. עם חלוף הזמן, כוח-המשיכה יוגבר עד שהם יהיו בחזרה על כדור-הארץ, אבל אני מבטיחכם שלא נגיע לשם. טוב, הנה זה מתחיל.
(Laughter)
(צחוק)
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)
Whew! You're all thinking now, these guys are having way too much fun, and you're probably also asking yourself, why exactly are they building machine athletes? Some conjecture that the role of play in the animal kingdom is to hone skills and develop capabilities. Others think that it has more of a social role, that it's used to bind the group. Similarly, we use the analogy of sports and athleticism to create new algorithms for machines to push them to their limits. What impact will the speed of machines have on our way of life? Like all our past creations and innovations, they may be used to improve the human condition or they may be misused and abused. This is not a technical choice we are faced with; it's a social one. Let's make the right choice, the choice that brings out the best in the future of machines, just like athleticism in sports can bring out the best in us.
יו! כולכם ודאי חושבים עכשיו, אנשים אלה נהנים יותר מדי, וקרוב לודאי אתם שואלים את עצמכם, מדוע הם בכלל בונים אתלטים מכניים? יש האומרים שתפקיד המשחק בממלכת החיות הוא להשחיז כישורים ולפתח יכולות. אחרים סבורים שיש לו יותר תפקיד חברתי, שהוא משמש לגיבוש הקבוצה. באופן דומה, אנו משתמשים באנלוגיה של ספורט ואתלטיות כדי ליצור אלגוריתמים חדשים למכונות ולהביאן לקצה גבול יכולתן. איזו השפעה תהיה למהירות של המכונות על דרך חיינו? כמו כל יצירותינו והמצאותינו בעבר, ניתן להשתמש בהן לשיפור התנאים האנושיים או ניתן להשתמש בהן לרעה. אין זו בחירה טכנולוגית שאנו עומדים בפניה; זוהי בחירה חברתית-מוסרית. הבה נעשה את הבחירה הנכונה, הבחירה שמוציאה את המיטב מעתידן של המכונות הללו, בדיוק כמו שאתלטיות בספורט יכולה להוציא את המיטב מתוכנו.
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain. They're the current members of the Flying Machine Arena research team.
אציג בפניכם את אשפי המחשב שמאחורי המסך הירוק. הם החברים הנוכחיים בקבוצת המחקר "זירת המכונות המעופפות".
(Applause)
(מחיאות כפיים)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz. Look out for them. They're destined for great things.
פדריקו איוגוגליאריו, דאריו ברסיאניני, מרכוס הן, סרג'יי לופאשין, מארק מולר ורובין ריטס. הסתכלו עליהם. הם נועדו לגדולות.
Thank you.
תודה לכם.
(Applause)
(מחיאות כפיים)